22文章解读与程序——电网与清洁能源北大核心《电网与清洁能源》已提供下载资源

发布时间:2024年01月16日

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摘要:提出了一种经济与环保相协调的微电网优化调度模 型,针对光伏电池、风机、微型燃气轮机、柴油发电机以及蓄 电池组成的微电网系统的优化问题进行研究,在满足系统约 束条件下,建立了包含运行成本、可中断负荷补偿成本以及 污染物处理费用的微电网多目标优化调度模型,并利用多目 标粒子群算法(MOPSO)求解微电网优化调度问题,仿真结果 表明该模型对微电网优化调度具有一定的指导作用。

部分代码展示:


%计算各个粒子的适应度,并初始化Pi和Pg****************
for i=1:N 
    p(i)=fitness(x(i,:),s);    
    y(i,:)=x(i,:);             %个体位置寻优值  
end
Pbest=fitness(x(1,:),s);       %群体适应度最优值 
pg=x(1,:);                     %群体位置最优位置
for i=2:N
    if fitness(x(i,:),s)<fitness(pg,s)
       Pbest=fitness(x(i,:),s); %群体适应度最优值更新 
       pg=x(i,:);               %群体位置最优位置更新
    end
end

%进入主循环*****************************************
for t=1:Max_Dt
    for i=1:N
        w=w_max-(w_max-w_min)*t/Max_Dt;%惯性权重更新
        c1=(0.5-2.5)*t/Max_Dt+2.5; %个体认知
        c2=(2.5-0.5)*t/Max_Dt+0.5; %社会认识           
        v(i,:)=w*v(i,:)+c1*rand()*(y(i,:)-x(i,:))+c2*rand()*(pg-x(i,:));   
        for m=1:48
            if(v(i,m)>v_max)      %判断速度是否越线
                v(i,m)=v_max;
            elseif(v(i,m)<-v_max)
                v(i,m)=-v_max;
            end
        end
        
        x(i,:)=x(i,:)+v(i,:);        %将速度看做是单位时间内行进的距离,相加实现位置更新
        %对粒子边界处理*****************************************************************
        for n=1:48
            if n<=24
                   if x(i,n)<MTMinPower
                         x(i,n)=MTMinPower;     %判断位置(出力)是否越线
                         v(i,n)=-v(i,n); 
                   elseif x(i,n)>MTMaxPower
                         x(i,n)=MTMaxPower;
                         v(i,n)=-v(i,n); 
                   else
                         delt(i,n)=0;
                   end
            elseif n>=25&&n<=48
                    if x(i,n)<GridMinImportPower
                         x(i,n)=GridMinImportPower;
                         v(i,n)=-v(i,n);  
                    elseif  x(i,n)>GridMaxImportPower
                         x(i,n)=GridMaxImportPower;
                         v(i,n)=-v(i,n);                     
                    else
                         delt(i,n)=0;
                    end
            end
       end 
        %对粒子进行评价,寻找最优值******************
        if fitness(x(i,:),t)<p(i)    
            p(i)=fitness(x(i,:),t);  %个体适应度最优值更新 
            y(i,:)=x(i,:);           %个体位置最优值更新 
        end
        if p(i)<Pbest
            Pbest=p(i);   %群体适应度最优值更新 
            pg=y(i,:);    %群体位置最优值更新 
             s=t;
        end
    end 
    %Pbest(t)=fitness(pg,s); 
end

效果展示:

22号资源-源程序:论文可在知网下载《基于粒子群算法的含风光燃储微网优化调度》本人博客有解读资源-CSDN文库icon-default.png?t=N7T8https://download.csdn.net/download/LIANG674027206/88739523

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文章来源:https://blog.csdn.net/LIANG674027206/article/details/135581241
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